1 UNIVERSIDADE FEDERAL DO RIO GRANDE DO NORTE CENTRO DE CIÊNCIAS SOCIAIS E APLICADAS DEPARTAMENTO DE CIÊNCIAS CONTÁBEIS CURSO DE CIÊNCIAS CONTÁBEIS ANDRÉ LUCAS DE OLIVEIRA DIAS INFORMAÇÃO CONTÁBIL E MERCADO DE AÇÕES: UM ESTUDO COM BASE EM INDICADORES ECONÔMICO-FINANCEIROS NATAL/RN 2020 2 ANDRÉ LUCAS DE OLIVEIRA DIAS INFORMAÇÃO CONTÁBIL E MERCADO DE AÇÕES: UM ESTUDO COM BASE EM INDICADORES ECONÔMICO-FINANCEIROS Trabalho de conclusão de curso apresentado à Coordenação do Curso de Ciências Contábeis da Universidade Federal do Rio Grande do Norte como requisito parcial para obtenção do título de Bacharel em Ciências Contábeis. Orientador: Prof. Dr. Adilson de Lima Tavares. NATAL/RN 2020 3 Universidade Federal do Rio Grande do Norte - UFRN Sistema de Bibliotecas - SISBI Catalogação de Publicação na Fonte. UFRN - Biblioteca Setorial do Centro Ciências Sociais Aplicadas - CCSA Dias, André Lucas de Oliveira. Informação contábil e mercado de ações: um estudo com base em indicadores econômico-financeiros / André Lucas de Oliveira Dias. - 2020. 50f.: il. Monografia (Graduação em Ciências Contábeis) - Universidade Federal do Rio Grande do Norte, Centro de Ciências Sociais Aplicadas, Departamento de Ciências Contábeis. Natal, RN, 2020. Orientador: Prof. Dr. Adilson de Lima Tavares. 1. Demonstrações contábeis - Monografia. 2. Bolsa de valores - Monografia. 3. Indicadores financeiros - Monografia. I. Tavares, Adilson de Lima. II. Universidade Federal do Rio Grande do Norte. III. Título. RN/UF/Biblioteca CCSA CDU 657.62 4 ANDRÉ LUCAS DE OLIVEIRA DIAS INFORMAÇÃO CONTÁBIL E MERCADO DE AÇÕES: UM ESTUDO COM BASE EM INDICADORES ECONÔMICO-FINANCEIROS Trabalho de conclusão de curso apresentado à Coordenação do Curso de Ciências Contábeis da Universidade Federal do Rio Grande do Norte como requisito para obtenção do título de Bacharel em Ciências Contábeis. Aprovado em / / . BANCA EXAMINADORA Prof. Dr. ADILSON DE LIMA TAVARES – Orientador Universidade Federal do Rio Grande do Norte Prof. Dr. CLAYTON LEVY LIMA DE MELO – Membro Universidade Federal do Rio Grande do Norte Prof. Dr. LUÍS MANUEL ESTEVES DA R. VIEIRA – Membro Universidade Federal do Rio Grande do Norte NATAL/RN 2020 5 AGRADECIMENTOS Em primeiro lugar quero render graças a DEUS por tudo. A Ele seja dada a honra e a glória. Aos meus pais, Moisés e Nélia, pelo empenho e dedicação em minha criação. Minha eterna gratidão à vocês pelo apoio ao longo de toda minha vida acadêmica. Á minha amada noiva Beatriz, pelo apoio e paciência ao longo de todo este trabalho. Ao orientador, professor Adilson Tavares, por ter aceito este desafio e pelo apoio e dedicação, ímpares, durante esta jornada. Aos meus caros amigos de faculdade, Henrique, Hidemberg, João Neto, Leandro, Luan, Toshiaki, Willemi e Daniel. A nossa amizade será além da universidade. Aos demais familiares, colegas e professores, o meu muito obrigado pelas experiências vividas. 6 “O SENHOR é a minha força e o meu escudo; nele o meu coração confia, e dele recebo ajuda. Meu coração exulta de alegria, e com meu cântico lhe darei graças” Salmos 28:7 7 RESUMO O ingresso na bolsa de valores está se tornando mais uma opção para aqueles que têm interesse em obter mais uma opção de renda ou para aqueles que almejam aumentar o patrimônio próprio. Logo, o exame das demonstrações contábeis, juntamente com o cálculo e análise dos resultados dos indicadores financeiros, pode resultar em uma melhor escolha de qual empresa se associar. Por isso, este trabalho buscou identificar os indicadores econômico-financeiros relevantes à otimização da escolha das melhores empresas para investir, quais indicadores financeiros e econômicos melhor retratam o desempenho da ação da entidade, na bolsa de valores. Foram pesquisadas empresas listadas no Índice Brasil 100 (cotação de ativos com maior negociabilidade e representatividade do mercado de ações brasileiro, Bolsa de valores), entre os anos de 2016 a 2018. Os resultados do modelo econométrico mostraram que, dentre os indicadores financeiro-econômicos e os indicadores de mercado, os melhores desempenhos estão relacionados com a capacidade de retorno sobre o patrimônio líquido obtido e a maneira de como uma entidade operacionaliza a composição de endividamento. Palavras-chave: Demonstrações contábeis. Bolsa de valores. Indicadores financeiros. 8 ABSTRACT Joining the stock exchange has become an option for those who are interested in obtaining another source of income, or for those who wish to increase their own equity. Therefore, the examination of financial statements, together with the calculation and analysis of the results of financial performance indicators, may lead to a better decision on which company to invest in. For this reason, this paper seeks to establish, with the aid of financial statements, which financial and economic indicators best portray the company's performance on the stock exchange. Companies listed on the Brazil 100 Index – the most representative and tradable assets with the highest market capitalization on the Brazilian stock market, the Stock Exchange – were surveyed between the years 2016 to 2018. The statistical results show that, among the financial- economic and market indicators, the best performances are related to the investment return of the net equity obtained, and to the way in which an entity operates its debt liabilities. Keywords: Financial statements. Stock Exchange. Financial indicators. 9 SUMÁRIO 1.INTRODUÇÃO.........................................................................................12 1.1 OBJETIVOS.............................................................................................14 1.2 OBJETIVOS ESPECÍFICOS...................................................................14 1.3 JUSTIFICATIVAS...................................................................................15 1.4 ESTRUTURA DA PESQUISA................................................................15 2. REFERENCIAL TEÓRICO...................................................................16 2.1 INFORMAÇÃO CONTÁBIL E MERCADO DE CAPITAIS................16 2.2 ÍNDICES ECONÔMICO-FINANCEIROS.............................................20 2.2.1 ROI.........................................................................................................20 2.2.2 ROE........................................................................................................21 2.2.3 EBITDA.................................................................................................21 2.2.4 Composição de endividamento..............................................................22 2.2.5 Participação de capitais de terceiros.......................................................23 2.2.6 Liquidez corrente....................................................................................23 2.2.7 Margem bruta.........................................................................................24 2.2.8 Margem líquida......................................................................................24 2.2.9 Autofinanciamento.................................................................................25 2.2.10 Margem ebitda.....................................................................................25 2.3 ÍNDICES DE MERCADO DE CAPITAIS.............................................26 2.3.1 Índice preço/lucro...................................................................................26 2.3.2 Dividend yield........................................................................................27 2.3.3 Lucro por ação........................................................................................28 2.3.4 Taxa de distribuição de dividendos (payout).........................................28 3. METODOLOGIA.....................................................................................30 3.1 CLASSIFICAÇÃO DA PESQUISA........................................................30 3.2 SELEÇÃO DE AMOSTRAS....................................................................30 3.3 VARIÁVEIS DEPENDENTE E INDEPENDENTES.............................31 3.4 MODELO ECONOMÉTRICO.................................................................33 4. DESCRIÇÃO E ANÁLISE DOS DADOS..............................................35 5. CONSIDERAÇÕES FINAIS...................................................................45 REFERÊNCIAS ...........................................................................................47 10 LISTA DE TABELAS Tabela 01 – Dados da amostra .................................................................31 Tabela 02 – Variáveis independentes.........................................................32 Tabela 03 – Processamento dos dados.......................................................35 Tabela 04 – Codificação da variável dependente.........................................35 Tabela 05 – Histórico de interações...........................................................36 Tabela 06 – Matriz de classificação inicial.................................................37 Tabela 07 – Estatística de Wald................................................................37 Tabela 08 – Estatísticas das variáveis independentes...................................38 Tabela 09 – Testes Omnibus.....................................................................39 Tabela 10 – Resumo do modelo................................................................40 Tabela 11 – Contingências para o teste Hosmer e Lemeshow.......................41 Tabela 12 – Teste de Hosmer e Lemeshow.................................................41 Tabela 13 – Classificação final.................................................................42 Tabela 14 – Variáveis na equação.............................................................42 Tabela 15 – Matriz de correlação das variáveis (2016)...............................44 Tabela 16 – Matriz de correlação das variáveis (2017)...............................44 Tabela 17 – Matriz de correlação das variáveis (2018)...............................45 11 LISTAGEM DE ABREVIAÇÕES E SIGLAS LCI – Letra de crédito imobiliário CDB – Certificado de depósito bancário CPC – Cógido de pronunciamentos contábeis [B]³ - Bolsa de valores brasileira FASB - Financial Accounting Standards Board ROI – Retorno sobre investimento ROE – Retorno sobre o patrimônio líquido EBITDA – Lucro antes de juros, impostos, depreciação e amortização P/L – Índice preço lucro LPA – Lucro por ação IbrX100 – Índice que representa desempenho CE – Composição de endividamento PCT – Participação de capitais de terceiros MOPER – Margem operacional AUT FIN – Autofinanciamento MLIQ – Margem líquida LC – Liquidez corrente FCO Ação – Financiamento por ação Sig. – Significância COPOM – Comitê de Políticas Monetárias 12 1 1. INTRODUÇÃO A caderneta de poupança foi durante vários anos, mais precisamente no final dos anos 1980 e até o final dos anos 1990, o principal “meio de investimento” da maior parte da população brasileira, tendo em vista a estabilização da economia. O plano real auxiliou na estabilização econômica. De acordo com Trindade (2017) este plano resultou em um melhor arranjo na distribuição de renda, ocasionando uma maior procura por ferramentas de capitalização de recursos. Acrescenta a autora que a caderneta de poupança era atrativa, devido a diversos fatores como: a incomplexidade tanto do resgate quanto da aplicação do recurso financeiro e também a não incidência tributária. Com a tamanha simplicidade de funcionamento da caderneta de poupança, nem mesmo o “confisco” realizado na época do governo Collor, foi suficiente para extinguir esta modalidade de investimento. A quantidade de entradas na caderneta diminuiu, porém, continuou com considerável número de usuários. O brasileiro continuou a investir o seu dinheiro na “poupança”. Um dos motivos pelos quais essa aplicação é bastante recorrente é a aversão ao risco, em razão das incertezas relacionadas ao mercado de ativos de renda variável. Para muitos dos trabalhadores, não compensa aplicar seu dinheiro visando maior rentabilidade tendo em vista a possibilidade de perder o valor aplicado. Porém, aos poucos essa mentalidade vem mudando. A quantidade de CPF’s cadastrados nos agentes de custódia, passou de 85.249 no ano de 2002, para 740.555 no ano de 2018 (até o mês de setembro) de acordo com dados da Bolsa de Valores do Brasil, B31. Após as eleições presidenciais de 2018, as políticas econômicas adotadas pelo novo governo brasileiro para esta área, bem como a própria conjuntura econômica, levaram o Comitê de Políticas Monetárias – COPOM a adotar medidas que visam reduzir a Taxa SELIC, taxa atrelada ao rendimento da poupança e outras aplicações, fazendo com que a renda fixa se torne a cada dia menos atraente para os investidores. Com isso, aportes na tão conhecida caderneta de poupança e no tesouro direto, por exemplo, já não proporcionam tanta lucratividade. Independente da aplicação, como as 1 Vide http://www.bmfbovespa.com.br/pt_br/servicos/market-data/consultas/historico-pessoas- fisicas/, acesso em maio de 2020 13 Letras de Crédito Imobiliário – LCI, os Certificados de Depósitos Bancários – CDB renda fixa, também não apresentam tantos retornos; até nos prazos mais longos essas aplicações não apresentam grandes vantagens. Uma opção que pode ser vantajosa para aqueles que almejam aumentar a rentabilidade dos seus excedentes financeiros é o investimento em ativos de renda variável, mais especificamente no mercado de ações. Em países onde a economia é bem mais consolidada, como os Estados Unidos, a Inglaterra e o Japão, por exemplo, o mercado de ações é bastante expandido. Esse tipo de mercado contribui bastante para o desenvolvimento da economia. De acordo com Lopes et al (2014) vários são os atrativos para as empresas que realizam a abertura de capitais, que vão além da obtenção de recursos financeiros. Acrescentam os autores que o auxílio no financiamento de projetos, a melhoria da qualidade do modelo de gestão, fortalecimento da imagem da empresa frente aos concorrentes, contribuem para o ingresso das pessoas jurídicas no mercado de capitais. Para tornar as escolhas no mercado de ações mais eficientes é necessário o devido estudo aprofundado sobre indicadores de mercado e financeiros, aliado ao longo prazo nos investimentos, o que pode resultar em uma valiosa fonte de remuneração de capital. Ter ciência das nuances do mercado financeiro como um todo é de fundamental importância para não tornar algo que pode ser bastante produtivo em uma catástrofe. Quanto mais aprofundado for o conhecimento acerca do funcionamento da empresa, do setor em que essa empresa atua, da situação econômica e financeira da nação, melhor poderá ser a administração desse risco e, consequentemente, as tomadas de decisão poderão ser mais refinadas. As decisões tomadas a base de especulação, portanto, deverão ficar em terceiro, quarto planos. As demonstrações contábeis, ao se constituírem no principal meio de comunicação da empresa com seus stakeholders acerca da sua situação econômico- financeira e patrimonial, podem servir de ferramentas relevantes às tomada de decisão nas escolhas das ações. Esta utilização de dados contábeis para análise de oportunidades de investimentos tem sido estudada ao longo de mais de cinco décadas, tendo como estudos seminais aqueles desenvolvidos por autores como Ball e Brown (1968), que buscaram mostrar a associação entre o lucro reportado pela Contabilidade e a revisão dos preços das ações no mercado de capitais. Portanto, de posse de relatórios contábeis tais como Balanço Patrimonial, 14 Demonstração do Resultado do Exercício e Demonstração dos Fluxos de Caixa, por exemplo, tem-se a expectativa de melhorar as escolhas de ativos das empresas no mercado de ações. Tal expectativa está firmada no entendimento que se tem acerca da utilidade das informações oriunda das demonstrações contábeis, cujo objetivo está declarado no item 9 do CPC 26 – Apresentação das Demonstrações Contábeis: “proporcionar informação acerca da posição patrimonial e financeira, do desempenho e dos fluxos de caixa da entidade que seja útil a um grande número de usuários em suas avaliações e tomada de decisões econômicas”. Dentre os usuários das demonstrações contábeis estão os diversos players do mercado de capitais que, provavelmente, esperam que tais relatórios forneçam informações úteis à redução dos riscos em seus processos de escolhas dentre as diversas alternativas de investimentos. Uma das formas de minimizar os riscos pode ser a segregação das alternativas de investimento entre alternativas com maior potencial de rentabilidade e com menor potencial. Potanto, tendo em vista os aspectos apresentados até então, pode-se chegar a seguinte questão: “Quais indicadores econômico-financeiros obtidos a partir de dados das demonstrações contábeis podem contribuir para o processo decisório de seleções das ações?” 1.1 OBJETIVOS O objetivo desse trabalho é identificar os indicadores econômico-financeiros relevantes à otimização da escolha das melhores empresas para investir. 1.2 OBJETIVOS ESPECIFICOS Com o intuito de atingir o objetivo geral, têm-se os seguintes objetivos específicos: 15  Identificar os indicadores financeiros e de mercado mais utilizados pelos investidores em seus processos de análise;  Analisar, através de modelo econométrico, quais são os índices mais relevantes à escolha de opções de investimento. 1.3 JUSTIFICATIVAS As demonstrações contábeis são de suma importância para a avaliação das empresas listadas na bolsa de valores. Elas visam traduzir com fidedignidade a situação patrimonial e financeira da entidade, fazendo com que as análises desses ativos se tornem algo mais concreto. O mercado de ações está em grande expansão no Brasil; nunca houve um número tão grande de ingressantes na bolsa de valores brasileira [B]³ como nos últimos anos. Somente de 2018 a 2019, foram 45.184 novos ingressantes, segundo dados da B3. As ferramentas para operacionalização nas corretoras de valores estão a cada dia mais simples e objetivas: nem sempre é necessário intermediador entre o negociador e a bolsa, é possível realizar operações pelo smartphone, bem como as taxas de corretagens têm se tornado mais atrativas. A qualidade e a quantidade de informações das empresas, não só financeiras, mas também informações sobre a governança institucional, está mais acessível ao público geral, ao pequeno investidor do mercado de ações. Desta forma, este trabalho torna-se relevante por buscar auxiliar nas escolhas das melhores empresas listadas na Bolsa de valores a partir do uso de dados divulgados nas demonstrações contábeis, fazendo com que os recursos aplicados pelos investidores aumentem com o passar do tempo. Além de trazer recursos para as empresas, segundo Lopes et al. (2014) a abertura de capital funciona como um aferidor da qualidade da entidade, indicando assim o seu valor, fazendo uma prospecção do planejamento da companhia. 1.4 ESTRUTURA DA PESQUISA Este trabalho está desenvolvido em cinco tópicos. O primeiro deles abarca uma estrutura que será desenvolvida em toda a pesquisa, como o tema, objetivos e 16 justificativa. No segundo tópico está o referencial teórico, que fundamenta todo o estudo aqui realizado. São livros, artigos, monografias e teses que corroboram cientificamente com o escopo deste trabalho. O terceiro ponto retrata a metodologia utilizada para auxiliar na interpretação dos resultados estatísticos. Além disso, a metodologia traz consigo detalhes da amostra e as ferramentas estatísticas utilizadas. Na quarta parte do trabalho se encontram os resultados do tratamento estatístico dos dados da pesquisa, bem como a interpretação e análise de tais resultados. O quinto e último capítulo retrata as considerações finais e a interpretação dos resultados obtidos; é descrito também as limitações da pesquisa durante o tratamento dos dados. 2. REFERENCIAL TEÓRICO 2.1 INFORMAÇÃO CONTÁBIL E MERCADO DE CAPITAIS Conforme Lima (2010), o desenvolvimento da pesquisa em mercado de capitais foi impulsionado a partir da década de 1960, com o desenvolvimento das áreas de economia e finanças. De acordo com Kothari (2001, apud Lima, 2010), até meados de 1960 a teoria contábil tão somente estabelecia e determinava regras, preceitos, sendo que o seu avanço estava relacionado a um conjunto de objetivos contábeis estabelecidos. A informação contábil precisara ser mais eficiente, mais direcionada para os usuários do mercado de capitais, tanto para gestores quanto para analistas e investidores. Logo, a contabilidade passara a ser um dos principais meios de informação aos usuários. Segundo Beaver, (1968, apud Silva, Brighenti, Klann, 2018) no instante que são divulgadas qualquer informação organizacional, pode acontecer de variar o preço da ação no mercado, tendo em vista a ciência dos investidores dos resultados da empresa. Acrescentam os autores que as informações apresentadas pela contabilidade possuem conteúdo informativo, relevante, possível de alterar as expectativas dos investidores, impactando no preço das ações, alterando o valor de mercado das entidades; entende-se por relevante a relação existente entre a informação contábil e os preços negociados. Lima (2010) acrescenta que, uma vez estabelecidas as diretrizes para a 17 estruturação da abordagem positiva da pesquisa em contabilidade, intensificaram-se os estudos, as discussões, que relacionavam a divulgação de informações contábeis com a variação dos preços das ações. Essas análises tinham como objetivo atestar se o conteúdo informacional das demonstrações contábeis era relevante para os usuários. De acordo com Alencar e Dalmacio (2006), os estudos de Ball e Brown estavam adiante no que se refere à pesquisa na área de contabilidade no mercado de capitais, porque objetivaram interligar a informação contábil e o mercado de capitais, chegando a conclusão de que as informações contábeis agregam valor ao mercado. Segundo Filho et al. (2017) no trabalho de Ball e Brown (1968) foi analisada a influência das demonstrações contábeis nos preços das ações, através dos resultados obtidos no lucro líquido. Outro estudo contemporâneo relevante foi o de Beaver (1968), que pesquisou o conteúdo informativo dos elementos da contabilidade, procurando relacionar a reação do mercado acionário à divulgação dos lucros apresentados pelas demonstrações contábeis. No Brasil, segundo estudos de Araújo, Pureza e Silva (2015), a Lei 6.404/76 surgiu com intuito de modernizar o mercado de capitais e afastar a estagnação que o norteava desde a década anterior. Acrescentam os autores, que essa lei visava incentivar o mercado de ações, aumentando a demanda por este mercado. Era o surgimento de um novo instrumento para desenvolvimento do mercado acionário brasileiro. Foi criada como um meio de fortalecer juridicamente as relações societárias no Brasil. A lei 6.404/76 trouxe consigo uma série de mudanças na estrutura contábil no que tange a composição que existia até então; condizente com a expansão do mercado de capitais nacional, na tentativa de estruturar legalmente os negócios. (Araújo, Pureza e Silva, 2015). A 6.404/76 visou criar um “alicerce jurídico” para fortalecimento do mercado de capitais no Brasil, de fundamental importância para a sobrevivência de uma entidade. Uma das formas de atrair novos investidores, por exemplo, foi fundamentar o retorno financeiro. No artigo 109 da Lei 6.404/76 deixa claro que: Art. 109. Nem o estatuto social nem a assembleia-geral poderão privar o acionista dos direitos de: I – participar dos lucros sociais; II – participar do acervo da companhia, em caso de liquidação. A lei das sociedades anônimas também delimitou alguns meios capazes de melhorar e objetivar a qualidade da informação contábil. As entidades tiveram que 18 aumentar o número de informações para divulgação, com o escopo de mais qualidade e relevância da informação contábil destinada aos usuários. Segundo De Marco (2009), o balanço patrimonial, a demonstração do resultado do exercício, a demonstração das origens e aplicações dos recursos e a demonstração dos lucros e prejuízos acumulados e os respectivos formatos mudaram com a lei 6.404/76. Corroborando com De Marco (2009), Araújo, Pureza e Silva (2015) asseveram que alguns itens sofreram mudanças após a lei das sociedades anônimas, como as demonstrações, as classificações do balanço, a correção monetária, escrituração, critérios de avaliação dos ativos e registro dos passivos entre outros. Acrescentam Araújo, Pureza e Silva (2015) que a lei das sociedades anônimas iniciou uma nova etapa da contabilidade nacional, pois normatizou as inovações no tocante à elaboração das demonstrações e no respectivo conteúdo. Para isso, no que se refere à legislação contábil, almejou-se a ampliação da quantidade e qualidade das informações. As informações contábeis são fundamentais para a tomada de decisão no mercado financeiro. A relevância, a representação fidedigna, são alguns fatores levados em consideração em uma informação significativa. Para Iudicibus e Marion (1999, apud Porton, 2006) a contabilidade tem por objetivo o estudo patrimônio através da utilização de ferramentas desenvolvidas para coletar, registrar, acumular, resumir e analisar todos os fatos que afetam a situação patrimonial das pessoas físicas e jurídicas. Para Ribeiro (2017) a ciência contábil destina-se não somente para mensuração de informação, mas também para transmitir a compreensão de eventos econômicos abstratos para os usuários dessas informações. De acordo com Filho (2000, apud Ribeiro, 2017), a compreensão dos códigos linguísticos usuais na contabilidade é uma condição básica para que haja um bom entendimento e aproveitamento das informações no processo decisório, depois de atendidas as funções básicas da ciência contábil, quais sejam: identificar e mensurar. Acrescenta Moreira, Colauto e Amaral (2010, apud Ribeiro, 2017) que a funcionalidade da contabilidade como sistema de informação depende de sua capacidade de informar aos vários tipos de grupos de interesses associados à empresa. As qualidades das informações contábeis estão relacionadas às características que representam a sua utilidade ante as solicitações dos mais variados tipos de usuários. Por isso da necessidade de que a informação contábil seja objetiva, transparente, isenta de erros. 19 Para Takamatsu, Lamounier e Colauto (2008, apud Pacheco e Kich, 2018) as demonstrações contábeis representam a principal fonte de comunicação contábil, uma vez que buscam oferecer os fatos financeiros e organizacionais, sendo elaborados para os usuários externos para as mais diversas necessidades nas tomadas de decisão. Mantovani e Dos Santos (2013, apud Pacheco e Kich, 2018) asseveram que os demonstrativos financeiros têm como principal escopo mostrar as nuances de determinada empresa em determinado período, de forma prática para compreender os resultados e auxiliar no processo de planejamento e tomada de decisão. Conforme Beatty e Liao (2014, apud Tavares, 2019) o escopo da contabilidade é suprir a necessidade dos vários usuários das informações financeiras que são de suma importância durante a tomada de decisão. Conforme o Financial Accounting Standards Board (FASB) (1984) a relação significativa entre as informações contábeis relevantes e confiáveis com o preço das ações interfere na posição dos investidores em relação ao interesse da empresa. Empresas que possuem melhores desempenhos e melhores práticas podem usar a divulgação de informação para enviar sinais ao mercado. A ausência de informações, nesse contexto, pode ser compreendida pelo mercado como uma má notícia. (Akerlof, 1970, apud Tavares, 2019). Nesta linha de raciocínio, para Alves e Graça (2013, apud Tavares, 2019) as empresas ao divulgarem mais informações pretendem diferenciar-se das outras empresas. Portanto, a sinalização demonstra ser importante, uma vez que as empresas buscam sinalizar para o mercado informações que diferenciem as decisões de investimento. Os investidores obtêm informações de diversas fontes para auxílio na predição de um determinado resultado e avaliação do valor de algum ativo, sendo que, os números contábeis são mais persistentes que outras informações, contribuindo assim para a previsão de resultados futuros, dizem Oliveira et al. (2014). Samaras, Matsatsinis e Zopounidis (2008, apud Miranda e Alves, 2018) observam que a análise fundamental visa averiguar a saúde financeira da empresa, através de indicadores úteis, com base nas demonstrações financeiras da empresa. A respeito do conservadorismo, Lopes e Martins (2005, apud Oliveira et al., 2014) argumentam que a utilização da contabilidade amplia a confiabilidade e a transparência, fazendo com que seu alcance seja fundamental no intuito de limitar a ação discricionária dos gestores, os quais sem esse atributo apresentariam um tendencioso otimismo, transformando a realidade da empresa de maneira enviesada. 20 É com o auxílio dos funamentos apresentados pela contabilidade, que os analistas conseguem inferir se determinado ativo, se determinada empresa, se encontra de acordo com o valor intríseco. Conforme Silva e Clemente (2017), são apresentados diversos indicadores financeiros – econômicos para conhecimento da entidade, comumente classificados em indicadores, por exemplo, indicadores de rentabilidade, capacidade de pagamento, indicadores de lucratividade entre outros. 2.2 ÍNDICES ECONÔMICO-FINANCEIROS Segundo Sousa et al (2016) para que seja realizada uma análise do desempenho de uma entidade conta-se com o auxílio de índices obtidos através das demonstrações contábeis. Para realizar o cálculo dos indicadores, não se faz necessário cálculos complexos, mas sim, de métricas eficientes. Os indicadores econômico-financeiros manifestam a situação e as perspectivas da entidade em determinado intervalo de tempo. É através desse tipo de ferramenta que é possível aferir o desenvolvimento apresentado pela empresa, auxiliando na tomada de decisão e gerenciamento. Os dados são obtidos a partir das demonstrações contábeis. Conforme Ferraz, Sousa e Novaes (2017), a análise da interação da liquidez e rentabilidade possibilitam ampliar pesquisas para evidenciar o ponto de equilíbrio para que a entidade seja classificada como saudável. Acrescentam os autores que a rentabilidade é medida a partir da relação entre o lucro e o investimento; já a liquidez altera-se na empresa a cada momento com a realização dos ativos e comprometimento de passivos. 2.2.1 ROI O ROI, a abreviação de Return On Investment, Retorno sobre investimento, mensura a capacidade de uma empresa em gerar lucro de acordo com seus ativos disponíveis; quanto maior o índice, melhor é a rentabilidade do investimento total. 𝑅𝑒𝑠𝑢𝑙𝑡𝑎𝑑𝑜 𝐿í𝑞𝑢𝑖𝑑𝑜 𝑅𝑂𝐼 = 𝐴𝑡𝑖𝑣𝑜 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 Fonte: Miranda e Alves (2018) 21 Segundo Eakins (1999, apud Miranda e Alves, 2018) o ROI mede a eficácia total da gestão na produção de resultados com ativos disponíveis. Higginns (2014, apud Azevedo, 2018) afirma que esse índice é uma taxa de retorno obtida sobre o capital investido em uma empresa. Para Machado (2017) o índice de rentabilidade de um ativo mostra o poder de ganho de uma empresa; o quanto a empresa obteve de retorno sobre determinado investimento. 2.2.2 ROE Este indicador traduz o quanto uma entidade possui de capacidade para gerar valor para o acionista. O ROE, Return On Equity em inglês, é o Retorno Sobre o Patrimônio Líquido traduzido para português. Quanto maior for este índice, melhor; em poucas palavras, essa entidade tem capacidade de gerar melhores retornos. Eakins (1999, apud Miranda e Alves, 2018) salienta que é uma taxa de retorno contábil, não sendo uma taxa de retorno de mercado. 𝐿𝑢𝑐𝑟𝑜 𝐿í𝑞𝑢𝑖𝑑𝑜 𝑅𝑂𝐸 = 𝑃𝑎𝑡𝑟𝑖𝑚ô𝑛𝑖𝑜 𝐿í𝑞𝑢𝑖𝑑𝑜 Fonte: Ross (2013) Para Assaf Neto e Lima (2014, apud Azevedo, 2018) o ROE deve ser comparado sempre com a taxa mínima de retorno exigida. O investimento deve apresentar o retorno no mínimo compatível com o custo de oportunidade; entidades que apuram esse índice superior ao custo do capital realizam acréscimos no valor de mercado, desta feita, resultam em riqueza para os investidores. 2.2.3 EBITDA É indicador muito requisitado no que tange avaliar empresas de capital aberto. Com EBITDA, Earnings before interest, taxes, depreciation and amortization, Lucro antes de juros, impostos, depreciação e amortização em português, é possível ter ciência de quanto uma entidade está gerando de caixa a partir de suas atividades operacionais, sem considerar os investimentos financeiros, empréstimos e impostos sobre o lucro. 22 Martelanc, Pasin e Cavalcante (2005, apud Rodrigues, 2015) afirmam que uma vantagem do EBITDA é a fácil obtenção dos valores a partir dos demonstrativos financeiros; outra vantagem, afirmada pelos autores, é que este índice não necessita de estimativas médias ou projetadas de contas. Segundo Assaf Neto (2014) esse índice é utilizado para avaliar a geração operacional de caixa, sendo calculado pelo lucro operacional e as despesas não desembolsáveis, como a depreciação. Acrescenta o autor, que o EBITDA evidencia a capacidade financeira da entidade em remunerar os credores e acionistas. De acordo com Silva et al. (2015) o Ebitda engloba os componentes operacionais, compreendendo grande parte das receitas auferidas e despesas incorridas, salientando uma relação com o lucro líquido no desempenho operacional da entidade. 2.2.4 COMPOSIÇÃO DE ENDIVIDAMENTO Com a composição do endividamento é possível ter ideia de quanto de dívida uma entidade possui no curto prazo, se comparado com o total de dívida. Conforme Modigliani e Miller (1958, apud Bernardo, 2016) o aumento das dívidas faz com que o acionista vise uma maior rentabilidade tendo em vista o risco que ocorrerá. Myers (2001, apud Bernardo, 2016) afirma que as empresas que possuem maior risco terão menos capacidade de financiamento, enquanto as empresas que apresentarão maior alavancagem, são as empresas maiores e com menor risco de falência. O autor assegura que as empresas com oportunidades de crescimento e intangíveis poderão possuir uma capacidade menor de financiamento, pois esses ativos não são confiáveis garantias de pagamento de dívidas. Bernardo (2016) afirma em seu estudo que a escolha de financiamento se divide por duas grandes possibilidades de fontes de recursos: o capital próprio ou o capital de terceiros. Figueiredo (2007) cita que a decisão de financiamento possui vários requisitos: a dívida deve ser de curto ou longo prazo, com ou sem garantias, dívida bancária ou título negociado. A autora em seu estudo cita que, de uma maneira geral, as empresas levam em consideração as condições para crescimento, lucratividade e a alavancagem. Segundo Farias (2010), a composição de endividamento é encontrada dividindo o passivo circulante pelo passivo circulante somado ao passivo não circulante, 23 multiplicado por cem. Acrescenta o autor que, quanto maior o índice, pior; quanto maior o valor das dívidas de curto prazo, menos tempo terá para acumular recursos para quitação desses débitos. 𝑪𝒐𝒎𝒑𝒐𝒔𝒊çã𝒐 𝑬𝒏𝒅𝒊𝒗𝒊𝒅𝒂𝒎𝒆𝒏𝒕𝒐 𝑷𝒂𝒔𝒔𝒊𝒗𝒐 𝑪𝒊𝒓𝒄𝒖𝒍𝒂𝒏𝒕𝒆 = × 𝟏𝟎𝟎 𝑷𝒂𝒔𝒔. 𝑪𝒊𝒓𝒄𝒖𝒍𝒂𝒏𝒕𝒆 + 𝑷𝒂𝒔𝒔. 𝑵ã𝒐 𝑪𝒊𝒓𝒄𝒖𝒍𝒂𝒏𝒕𝒆 Fonte: Farias (2010) 2.2.5 PARTICIPAÇÃO DE CAPITAIS DE TERCEIROS Este índice indica a proporção de capital de terceiros em relação ao patrimônio líquido, mostrando a dependência que uma entidade tem de capital externo, para manter as atividades de um negócio. Quanto menor, melhor. 𝑷𝒂𝒓𝒕𝒊𝒄𝒊𝒑𝒂çã𝒐 𝒄𝒂𝒑𝒊𝒕𝒂𝒊𝒔 𝒕𝒆𝒓𝒄𝒆𝒊𝒓𝒐𝒔 𝑷𝒂𝒔𝒔. 𝒄𝒊𝒓𝒄𝒖𝒍𝒂𝒏𝒕𝒆 + 𝑷𝒂𝒔𝒔. 𝒏ã𝒐 𝒄𝒊𝒓𝒄𝒖𝒍𝒂𝒏𝒕𝒆 = 𝐗𝟏𝟎𝟎 𝑷𝒂𝒕𝒓𝒊𝒎ô𝒏𝒊𝒐 𝒍í𝒒𝒖𝒊𝒅𝒐 Fonte: Oliveira (2018) De acordo com Farias (2010) o resultado desta operação, indicará a dependência da empresa em relação aos recursos externos. Acrescenta o autor que para a empresa determinado endividamento que lhe permita um ganho maior, estará associado a um risco maior. 2.2.6 LIQUIDEZ CORRENTE Este indicador visa medir a capacidade de uma entidade em arcar com os seus compromissos, de curto prazo, com os ativos que possuem maior liquidez. Segundo Assaf Neto (2005, apud Biava, 2015) este índice visa demonstrar se a empresa possui ou não a necessidade de capital de giro, pois indicará o que sobra do caixa, após o pagamento das obrigações de curto prazo. Conforme Souza (2014, apud Biava, 2015) para realização do cálculo da liquidez corrente serão utilizados os totais do ativo circulante e do passivo circulante. 24 𝑨𝒕𝒊𝒗𝒐 𝑪𝒊𝒓𝒄𝒖𝒍𝒂𝒏𝒕𝒆 𝑳𝒊𝒒𝒖𝒊𝒅𝒆𝒛 𝑪𝒐𝒓𝒓𝒆𝒏𝒕𝒆 = 𝑷𝒂𝒔𝒔𝒊𝒗𝒐 𝑪𝒊𝒓𝒄𝒖𝒍𝒂𝒏𝒕𝒆 Fonte: Ross (2013) Para Silva (2010, apud Costa, 2018) o indicador de liquidez corrente, mostrará o dinheiro de posse da empresa, juntamente com os bens ou direitos realizáveis em curto prazo, em comparação com suas dívidas, dentro de um mesmo intervalo de tempo. Bruni (2010, apud Costa, 2018) cita que esse indicador demonstrará a solvência de curto prazo da entidade. Segundo estudos de Miranda e Alves (2018), a liquidez corrente irá aferir a capacidade de dinheiro gerado, com ativos correntes para satisfazer o passivo corrente. 2.2.7 MARGEM BRUTA A margem bruta é um tipo de indicador de lucratividade de um negócio, em relação as suas vendas; faz parte da avaliação de desempenho de uma determinada entidade. Quanto mais alto for o índice, melhor será a situação financeira da instituição. De acordo com Bruni (2011, apud Xavier, 2016) este indicador demonstra em termos percentuais, o quanto que a empresa obteve de lucro, após ter quitado os custos referentes aos produtos ou mercadorias. 𝐿𝑢𝑐𝑟𝑜 𝐵𝑟𝑢𝑡𝑜 Í𝑛𝑑𝑖𝑐𝑒 𝑑𝑒 𝑀𝑎𝑟𝑔𝑒𝑚 𝐵𝑟𝑢𝑡𝑎 = 𝑋 100 𝑉𝑒𝑛𝑑𝑎𝑠 𝐿í𝑞𝑢𝑖𝑑𝑎𝑠 Fonte: Xavier (2016) Acrescenta Xavier (2016) quando o índice possui valor positivo, significa que a entidade teve um acréscimo no lucro na relação custos dos produtos e também, preço de venda. Em situações de valores negativos, ocorreu uma redução do preço de venda e/ou aumento do valor do custo. 2.2.8 MARGEM LÍQUIDA Margem líquida é um indicador financeiro que demonstra a porcentagem de lucro em relação às receitas. Essa métrica possui relação com a rentabilidade. De acordo com Machado (2017) que índice representa o lucro para cada R$ 1,00 vendido. Quanto 25 maior este índice, melhor vai ser a empresa. 𝐿𝑢𝑐𝑟𝑜 𝐿í𝑞𝑢𝑖𝑑𝑜 Í𝑛𝑑𝑖𝑐𝑒 𝑑𝑒 𝑀𝑎𝑟𝑔𝑒𝑚 𝐿í𝑞𝑢𝑖𝑑𝑎 = 𝑅𝑒𝑐𝑒𝑖𝑡𝑎 𝑂𝑝𝑒𝑟𝑎𝑐𝑖𝑜𝑛𝑎𝑙 𝐿í𝑞𝑢𝑖𝑑𝑎 Fonte: Machado (2017) 2.2.9 AUTOFINANCIAMENTO Autofinanciamento é a capacidade da entidade de aportar recursos próprios em seu negócio em detrimento ao capital de terceiros. Esse tipo de procedimento pode ser adotado por diversos fatores. Segundo Damascena (2018) as empresas adotam o autofinanciamento por alguma medida de contenção da disponibilidade de crédito, alguma elevação do custo desse crédito, ou até mesmo problemas econômicos. Assevera Freitas (2015) que o autofinanciamento possui pontos positivos e negativos. Segundo o autor, o autofinanciamento atua positivamente pois, é possível aumentar o nível de endividamento, tendo em vista uma quantidade maior de capital próprio e também pelo menor custo deste endividamento. Freitas (2015) continua a afirmar que, o autofinanciamento atua negativamente, porque pode acarretar em uma diminuição de investimentos, tendo em vista ao não aumento do nível de endividamento. 2.2.10 MARGEM EBITDA A margem ebitda é um indicador bastante analisado para quem tem interesse em conhecer a lucratividade da empresa. Em outras palavras, este indicador representa ao investidor, o quanto de lucro é gerado pela entidade, em termos operacionais. De acordo com Pinto (2016) este índice mostra a transformação em caixa, do total da receita da empresa; para este autor, quanto maior a reputação da empresa, maior é a sua margem ebitda. 𝐸𝐵𝐼𝑇𝐷𝐴 𝑀𝑎𝑟𝑔𝑒𝑚 𝐸𝐵𝐼𝑇𝐷𝐴 = 𝑅𝑒𝑐𝑒𝑖𝑡𝑎 𝐿í𝑞𝑢𝑖𝑑𝑎 Fonte: Machado (2019) Segundo Bett (2017) quanto menor for o peso dos custos e despesas 26 operacionais de uma entidade, consequentemente, melhor for a competência na geração de lucro e caixa, maior será a margem ebitda da empresa. 2.3 ÍNDICES DE MERCADO DE CAPITAIS Segundo (Avelar e Hayashi, 2014) o mercado de capitais é um dos mais representativos com relação à transferência de recursos para instituições que necessitam de financiamento de seus recursos a longo prazo. E esse mercado de capitais também apresenta seus indicadores; indicadores estes que auxiliam na obtenção de um valor justo por parte dos analistas, investidores entre outros. Os indicadores de mercado podem servir de suporte para obter as estimativas de valor das empresas; se uma empresa está sendo bem avaliado ou não. Esses valores indicam características que permitem uma análise do desempenho da entidade. De acordo com Assaf Neto (2014, apud Avelar e Hayashi, 2014) a premissa básica da avaliação é obter um valor justo, o valor que reflete o retorno esperado baseado em projeções de desempenho futuro coerentes com a realidade do negócio em avaliação. 2.3.1 ÍNDICE PREÇO/LUCRO Essa métrica representa uma relação entre o preço de aquisição de um determinado título (valor do investimento ou valor de mercado) e lucro unitário (o lucro por ação) (Assaf Neto, 2014). Damodaran (2007, apud Avelar e Hayashi, 2014) aponta que a razão preço/lucro é aquela do valor de mercado do patrimônio líquido para os lucros gerados aos investidores em patrimônio líquido. Em outras palavras, serve como medição de quanto os investidores estão predispostos a desembolsar para cada real de lucro que a empresa produz: 𝑃𝑟𝑒ç𝑜 𝑑𝑎 𝐴çã𝑜 Í𝑛𝑑𝑖𝑐𝑒 𝑃𝑟𝑒ç𝑜 𝐿𝑢𝑐𝑟𝑜 = 𝐿𝑢𝑐𝑟𝑜 𝑝𝑜𝑟 𝐴çã𝑜 Fonte: Ross (2013) Logo, quanto maior o índice P/L, maior é a disposição do mercado; quanto mais elevados forem os índices P/L, maior será as expectativas de crescimento da empresa. 27 Quanto mais baixo for o índice, maior é a desconfiança por parte do mercado. Esse indicador, apesar de ser requisitado entre os analistas de mercado, não pode ser analisado de forma isolada. Materlanc (2005, apud Avelar e Hayashi, 2014) atesta que além do múltiplo P/L, é preciso outros indicadores para o cálculo de valor de uma empresa, pois empresas distintas possuem diferentes margens de risco, taxas de crescimento entre outros. Silva (2010, apud Costa, 2018) acrescenta, que este indicador revela a rentabilidade anual do investidor, demonstrando a rentabilidade das ações em relação ao seu preço de mercado. Braga (2009, apud Costa, 2018) complementa que esse indicador mostra em quanto tempo o investidor receberia de volta o dinheiro aplicado nas aquisições das ações. 2.3.2 DIVIDEND YIELD Este indicador é utilizado para aqueles que tem o objetivo no recebimento de dividendos. Irá mostrar a porcentagem de dividendo recebido por ação. Segundo Assaf Neto (2014), “o dividend yield mostra a remuneração por dividendos do acionista realizada sobre o capital investido (valor pago por ação)”. Conforme Damodaran (2012) além de observar a rentabilidade dos dividendos é necessário observar os lucros recorrentes das entidades. 𝐷𝑖𝑣𝑖𝑑𝑒𝑛𝑑𝑜𝑠 𝑃𝑎𝑔𝑜𝑠 𝑝𝑜𝑟 𝐴çã𝑜 𝐷𝑖𝑣𝑖𝑑𝑒𝑛𝑑 𝑌𝑖𝑒𝑙𝑑 = × 100 𝑃𝑟𝑒ç𝑜 𝑝𝑜𝑟 𝐴çã𝑜 Fonte: Miranda e Alves (2018) O resultado desta divisão indica o retorno de dividendos aos acionistas. Vale acrescentar que este indicador não é garantia de recebimento de recebimento de tais ganhos. Outra observação a ser feita é que se o preço da ação estiver muito desvalorizado, irá interferir no índice do dividend yield da empresa. Destaca Damodaran (2012) que para a análise deste indicador e escolha das melhores instituições, é necessário levar em consideração o risco operacional, transparência das demonstrações e alto retorno sobre o patrimônio líquido. 28 2.3.3 LUCRO POR AÇÃO Segundo Assaf Neto (2014) este índice indica o lucro auferido por ação emitido pela empresa; é o resultado líquido (após o imposto de renda) obtido em um determinado período, quanto compete a cada ação emitida. Matarazzo (2010, apud Costa, 2018) diz que a apuração do LPA é voltada para o lucro obtido a especificas ações, e a sociedade por ações tem obrigatoriedade de apresentá-la após seu lucro líquido na Demonstração do Resultado do exercício. Segundo Morando (2019) o lucro por ação é obtido através da divisão do lucro líquido da empresa pelo número de ações emitidas, representando assim a parcela do lucro líquido pertencente a cada ação. 𝐿𝑢𝑐𝑟𝑜 𝐿í𝑞𝑢𝑖𝑑𝑜 𝐿𝑢𝑐𝑟𝑜 𝑝𝑜𝑟 𝐴çã𝑜 = 𝑁ú𝑚𝑒𝑜 𝑑𝑒 𝐴çõ𝑒𝑠 𝐸𝑚𝑖𝑡𝑖𝑑𝑎𝑠 Fonte: Assaf Neto (2014) Esse indicador não pode ser interpretado em sua literalidade, conforme resultado apresentado. Assaf Neto (2014) confirma que “o indicador não revela o quanto cada acionista irá efetivamente receber em função do retorno produzido na aplicação de seus capitais”. Complementa Silva (2010, apud Costa, 2018) que o índice é disponível para demonstrar a relação da rentabilidade das ações em relação ao seu preço de mercado, amostrando a possível rentabilidade anual do investidor. 2.3.4 TAXA DE DISTRIBUIÇÃO DE DIVIDENDOS (PAYOUT) A taxa de distribuição de dividendos é uma forma de medir a parcela de lucros que a empresa pagará aos acionistas, ao invés de aplicar na empresa. Esse indicador faz referência à porcentagem do lucro líquido, na forma de dividendos, aos acionistas da empresa. Segundo Souza, Peixoto e Santos (2016) dividendos são proventos pagos pelas empresas aos acionistas, distribuindo lucro aos investidores. 29 𝐷𝑖𝑣𝑖𝑑𝑒𝑛𝑑𝑜𝑠 𝑇𝑎𝑥𝑎 𝑑𝑒 𝑑𝑖𝑠𝑡𝑟𝑖𝑏𝑢𝑖çã𝑜 𝑑𝑒 𝑑𝑖𝑣𝑖𝑑𝑒𝑛𝑑𝑜𝑠 = 𝑅𝑒𝑠𝑢𝑙𝑡𝑎𝑑𝑜 𝑙í𝑞𝑢𝑖𝑑𝑜 Fonte: Miranda e Alves (2018) Para Tomaz (2017) uma excelente política de dividendos de uma entidade é aquela que consegue agregar valor à empresa, aumentando ao máximo a riqueza do seu acionista. 30 3. METODOLOGIA 3.1 CLASSIFICAÇÃO DA PESQUISA Este trabalho, de acordo com o enquadramento da metodologia, caracteriza-se como uma pesquisa descritiva. Conforme Mascarenhas (2012, apud Morando, 2019) o escopo deste tipo de pesquisa é detalhar as especificidades de determinada população, fazendo relação com as respectivas variáveis. Acrescenta Biava (2015) que esse tipo de pesquisa visa quantificar, monitorar e relatar características específicas de determinado assunto. No tocante à metodologia científica adotada, foi realizada uma pesquisa bibliográfica. De acordo com Marconi e Lakatus (2009, apud Morando, 2019) esse tipo de pesquisa se trata do conteúdo encontrado em livros, jornais, revistas, entre outros materiais escritos, que possa auxiliar o pesquisador na manipulação de diversas informações. Para Biava (2015) o objetivo desta modalidade de pesquisa é oferecer condições de se envolver com o estudo, relacionando-se como o tema, apresentado críticas para determinado problema em estudo. Segundo Costa (2018), a desenvolvimento da pesquisa bibliográfica alcance vários tipos de autores, oferecendo condições de comparação e a condição de descobrir possíveis inconsistências nas diversas fontes. Este trabalho, no que se refere ao tratamento de dados, é um estudo quantitativo, devido a utilização de cálculos para realizar as interpretações. 3.2 SELEÇÃO DE AMOSTRAS A população desta pesquisa corresponde às empresas não financeiras listadas na bolsa de valores brasileira - [B]3 – Brasil, Bolsa, Balcão, ao final dos exercícios sociais de 2016, 2017 e 2018. As amostras coletadas podem ser classificadas como não probabilísticas, pois partiu do conjunto de empresas que compunham o Índice Brasil 100 (IBrX100) da [B]3. Esse índice busca representar o desempenho médio das cotações dos cem ativos de 31 maior negociabilidade e representatividade do mercado brasileiro de ações (B3, 2020)2. Como há mutações periódicas na composição do IBrX 100, foi definido que comporiam as amostras dos exercícios de 2016 a 2018 aquelas empresas que estivessem integrando o índice no mês de março de 2020. Como o IBrX 100 tem em sua composição companhias financeiras (pertencentes aos setores de serviços financeiros, intermediários financeiros e de previdência e seguros), que apresentam particularidades relativas à alavancagem, dentre outras aspectos que as diferem dos demais ramos de atividade, elas foram excluídas, bem como aquelas empresas não financeiras que apresentaram patrimônio líquido negativo – fato que dificulta sobremaneira a interpretação de alguns índices de desempenho. Após esforço empreendido para levantamento de informações possíveis, foram excluídas da amostra aquelas empresas que não apresentaram todas as variáveis necessárias ao estudo. A Tabela 01 apresenta os dados quantitativos da formação das amostras para os três exercícios sociais. Tabela 01 – Dados de Formação da Amostra Exclusões Empresas no Ano Empresas Amostra IBrX 100 PL Negativo Sem Dados Financeiras 2016 100 12 9 20 59 2017 100 12 9 20 59 2018 100 12 5 20 63 Fonte: dados da pesquisa 3.3 VARIÁVEIS DEPENDENTE E INDEPENDENTES Como o modelo estatístico a ser utilizado é a regressão logística binomial, conforme será apresentada no próximo tópico, a variável dependente será dicotômica, sinalizada por 0 e 1, sendo o “zero” para indicar as companhias que menos agregam valor e, o “um” para as que mais agregam valor. Quanto às variáveis independentes, também denominada de explanatórias, foi selecionado um conjunto de índices econômico-financeiros, calculados a partir das relações entre dados de demonstrações contábeis divulgadas pelas entidades, e que são 2 Vide http://www.b3.com.br/pt_br/market-data-e-indices/indices/indices-amplos/indice-brasil-100- ibrx-100.htm, acesso em junho de 2020. 32 comumente utilizados em pesquisas que tratam da relação entre informação contábil e mercado de capitais. À cada amostra anual, foram aplicados os seguintes procedimentos: i) cálculo da variação percentual do retorno da ação de cada companhia entre o fechamento do ano precedente e o ano atual; ii) estabelecimento de um rating de geração de valor, a partir das variações relativas obtidas do item anterior; iii) segregação de cada amostra em dois subconjuntos, contendo cerca de 50% das companhias cada, designados como de melhor e pior agregação de valor, conforme a variação do preço da ação entre dois fechamentos anuais. Os índices (Tabela 02) que compõem o conjunto de variáveis independentes neste estudo são: Tabela 01 – Variáveis Independentes Retorno sobre investimento 𝑅𝑒𝑠𝑢𝑙𝑡𝑎𝑑𝑜 𝐿í𝑞𝑢𝑖𝑑𝑜 𝐴𝑡𝑖𝑣𝑜 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝐿𝑢𝑐𝑟𝑜 𝐿í𝑞𝑢𝑖𝑑𝑜 Retorno sobre o patrimônio líquido 𝑃𝑎𝑡𝑟𝑖𝑚ô𝑛𝑖𝑜 𝐿í𝑞𝑢𝑖𝑑𝑜 Lucros Antes de Juros, Impostos, Depreciação e EBITDA Amortização 𝑷𝒂𝒔𝒔𝒊𝒗𝒐 𝑪𝒊𝒓𝒄𝒖𝒍𝒂𝒏𝒕𝒆 𝑪𝒐𝒎𝒑𝒐𝒔𝒊çã𝒐 𝑬𝒏𝒅𝒊𝒗𝒊𝒅𝒂𝒎𝒆𝒏𝒕𝒐 𝑷𝒂𝒔𝒔. 𝑪𝒊𝒓𝒄𝒖𝒍𝒂𝒏𝒕𝒆 + 𝑷𝒂𝒔𝒔. 𝑵ã𝒐 𝑪𝒊𝒓𝒄𝒖𝒍𝒂𝒏𝒕𝒆 × 𝟏𝟎𝟎 𝑷𝒂𝒓𝒕𝒊𝒄𝒊𝒑𝒂çã𝒐 𝒄𝒂𝒑𝒊𝒕𝒂𝒊𝒔 𝒕𝒆𝒓𝒄𝒆𝒊𝒓𝒐𝒔 𝑷𝒂𝒔𝒔. 𝒄𝒊𝒓𝒄𝒖𝒍𝒂𝒏𝒕𝒆 + 𝑷𝒂𝒔𝒔. 𝒏ã𝒐 𝒄𝒊𝒓𝒄𝒖𝒍𝒂𝒏𝒕𝒆 𝑿𝟏𝟎𝟎 𝑷𝒂𝒕𝒓𝒊𝒎ô𝒏𝒊𝒐 𝒍í𝒒𝒖𝒊𝒅𝒐 𝑳𝒊𝒒𝒖𝒊𝒅𝒆𝒛 𝑪𝒐𝒓𝒓𝒆𝒏𝒕𝒆 𝑨𝒕𝒊𝒗𝒐 𝑪𝒊𝒓𝒄𝒖𝒍𝒂𝒏𝒕𝒆 𝑷𝒂𝒔𝒔𝒊𝒗𝒐 𝑪𝒊𝒓𝒄𝒖𝒍𝒂𝒏𝒕𝒆 𝑃𝑟𝑒ç𝑜 𝑑𝑎 𝐴çã𝑜 Í𝑛𝑑𝑖𝑐𝑒 𝑃𝑟𝑒ç𝑜 𝐿𝑢𝑐𝑟𝑜 𝐿𝑢𝑐𝑟𝑜 𝑝𝑜𝑟 𝐴çã𝑜 𝐷𝑖𝑣𝑖𝑑𝑒𝑛𝑑 𝑌𝑖𝑒𝑙𝑑 𝐷𝑖𝑣𝑖𝑑𝑒𝑛𝑑𝑜𝑠 𝑃𝑎𝑔𝑜𝑠 𝑝𝑜𝑟 𝐴çã𝑜 × 100 𝑃𝑟𝑒ç𝑜 𝑝𝑜𝑟 𝐴çã𝑜 𝐿𝑢𝑐𝑟𝑜 𝐿í𝑞𝑢𝑖𝑑𝑜 𝐿𝑢𝑐𝑟𝑜 𝑝𝑜𝑟 𝐴çã𝑜 𝑁ú𝑚𝑒𝑜 𝑑𝑒 𝐴çõ𝑒𝑠 𝐸𝑚𝑖𝑡𝑖𝑑𝑎𝑠 𝑇𝑎𝑥𝑎 𝑑𝑒 𝑑𝑖𝑠𝑡𝑟𝑖𝑏𝑢𝑖 𝑜 𝑑𝑒 𝑑𝑖𝑣𝑖𝑑𝑒𝑛𝑑𝑜𝑠 𝐷𝑖𝑣𝑖𝑑𝑒𝑛𝑑𝑜𝑠çã 𝑅𝑒𝑠𝑢𝑙𝑡𝑎𝑑𝑜 𝑙í𝑞𝑢𝑖𝑑𝑜 33 𝐿𝑢𝑐𝑟𝑜 𝐿í𝑞𝑢𝑖𝑑𝑜 Í𝑛𝑑𝑖𝑐𝑒 𝑑𝑒 𝑀𝑎𝑟𝑔𝑒𝑚 𝐿í𝑞𝑢𝑖𝑑𝑎 𝑅𝑒𝑐𝑒𝑖𝑡𝑎 𝑂𝑝𝑒𝑟𝑎𝑐𝑖𝑜𝑛𝑎𝑙 𝐿í𝑞𝑢𝑖𝑑𝑎 𝐸𝐵𝐼𝑇𝐷𝐴 𝑀𝑎𝑟𝑔𝑒𝑚 𝐸𝐵𝐼𝑇𝐷𝐴 𝑅𝑒𝑐𝑒𝑖𝑡𝑎 𝐿í𝑞𝑢𝑖𝑑𝑎 𝐿𝑢𝑐𝑟𝑜 𝐵𝑟𝑢𝑡𝑜 Í𝑛𝑑𝑖𝑐𝑒 𝑑𝑒 𝑀𝑎𝑟𝑔𝑒𝑚 𝐵𝑟𝑢𝑡𝑎 𝑋 100 𝑉𝑒𝑛𝑑𝑎𝑠 𝐿í𝑞𝑢𝑖𝑑𝑎𝑠 3.4 MODELO ECONOMÉTRICO A Regressão Logística é uma abordagem que busca classificar elementos de uma amostra em grupos distintos e que tem a vantagem de superar algumas das limitações impostas por modelos lineares (por exemplo, a regressão linear), tais como a normalidade dos erros e a homogeneidade das variâncias dos grupos em estudo. Conforme Dias Filho e Corrar (2007), trata-se de uma técnica estatística que permite, além de classificar os objetos ou casos em categorias, permite estimar a probabilidade de ocorrência de um evento em razão de um conjunto de variáveis explanatórias. Seu modelo geral é apresentado a seguir: 𝑃𝑖 𝑙𝑛 ( ) = 𝛽0 + 𝛽1 − 𝑃 1 𝑋1𝑖 + 𝛽2𝑋2𝑖 + ⋯ + 𝛽𝑘𝑋𝑘𝑖 𝑖 Onde: Pi é a probabilidade de sucesso 1 - Pi é a probabilidade de fracasso Β é o parâmetro de cada variável independente X é cada variável independente (explanatória) Embora haja mais liberdade em relação à pressupostos, quando comparado aos modelos lineares, conforme Dias Filho e Corrar (2007), a regressão logística requer que seja observado o seguinte: a) inclusão de todas as variáveis preditoras no modelo para que ele obtenha maior estabilidade; b) o valor esperado do erro deve ser zero; c) inexistência de autocorrelação entre os erros; d) inexistência de correlação entre os erros e as variáveis independentes; e) ausência de multicolinearidade perfeita entre as variáveis independentes. 34 Na aplicação da Regressão Logística, neste estudo, foi utilizado o método no qual as variáveis independentes são inseridas conjuntamente no modelo. A margem de confiança utilizada foi de 95%. 35 4. DESCRIÇÃO E ANÁLISE DOS DADOS A Tabela 03 apresenta um resumo de processamento dos casos; mostrando quantos casos foram incluídos na análise, bem como quantos casos foram perdidos. O resultado indica que nos anos de 2016 e 2017 foram incluídos 59 empresas na análise e, no ano de 2018, foram 63 empresas. Em nenhum dos três resumos foi apresentado algum caso perdido. Tabela 03 - Resumo do Processamento dos Casos 2016 2017 2018 Casos Não Ponderados N % N % N % Incluído na análise 59 100,0 59 100,0 63 100,0 Casos selecionados Casos perdidos 0 ,0 0 ,0 0 ,0 Total 59 100,0 59 100,0 63 100,0 Casos Não selecionados 0 ,0 0 ,0 0 0 Total 59 100,0 59 100,0 63 100,0 Fonte: dados da pesquisa Na Tabela 04 são apresentados os códigos das categorias da variável dependente; como a variável de resultado é codificada. O código 0 é utilizado para representar aquelas empresas que tiveram menores valorizações ou desvalorizações (Lower) no preço da ação entre o final do exercício social (t–1) precedente e o final de determinado exercício social (t); e o código 1 para as entidades que obtiveram maiores valorizações (Higher) no preço da ação. Esta mesma codificação é utilizada para os anos de 2016, 2017 e 2018. Tabela 04: Codificação da Variável Dependente (2016 – 2018) Valor Original Valor Interno Descrição do Grupo ,00 0 Lower 1,00 1 Higher Fonte: dados da pesquisa Na Tabela 05 são apresentados os resultados das iterações realizadas num modelo que considera apenas a constante, a fim de calcular a medida Log Likelihood Value (-2LL). Este indicador avaliar a capacidade de o modelo estimar a probabilidade associada à ocorrência de determinado evento. Trata-se de uma avaliação geral do modelo de regressão logística, geralmente apresentada por meio da expressão -2LL. 36 Como o indicador de forma isolada oferece pouca informação acerca da adequação do modelo, busca-se estabelecer uma base para comparação, calculando o indicador apenas com a constante e, posteriormente, com a inclusão de todas as variáveis independentes. Quanto maior for a diferença entre os dois valores -2LL, maior será o potencial dos coeficientes para estimar probabilidades associadas à ocorrência de determinado evento ou à manifestação de determinadas características (DIAS FILHO e CORRAR, 2007). Tabela 05 – Histórico de Interações 2016 2017 2018 -2 Log Coefficients -2 Log likelihood Coefficients -2 Log likelihood Coefficients likelihood Constant Constant Constant 81,774 -,034 81,774 -,034 87,321 -,032 81,774 -,034 81,774 -,034 87,321 -,032 Fonte: dados da pesquisa Os valores de -2LL na Tabela 05 serão comparados àqueles encontrados posteriormente, com a inclusão das variáveis independentes, para testar a hipótese de que todos os coeficientes no modelo são iguais a zero. A Tabela 06, que trata da Matriz de Classificação Inicial, busca mostrar como dar-se-ia a classificação das empresas entre os grupos Lower e Higher, sem considerar qualquer variável independente (explanatória) no modelo, ou seja, se a classificação fosse guiada apenas pelo acaso. Este procedimento leva à classificação de todos os indivíduos na categoria que apresentar maior frequência. Logo, como o grupo Lower, nos três anos, possui maior número de empresas do que o grupo Higher, o modelo irá prever que todas as empresas tiveram menores variações positivas ou desvalorizações nos preços das ações, conforme pode-se observar na Tabela 06 e, consequentemente, o nível de classificações corretas ficará em torno dos 50%. Nos anos de 2016 e 2017, conforme demonstram os quadros abaixo, 30 empresas estão enquadradas como aquelas que detiveram menores variações positivas ou desvalorizações nos preços das ações (Lower); enquanto 29 empresas apresentaram maiores variações positivas (Higher). No que se refere ao ano de 2018, 32 empresas se enquadraram no grupo Lower, enquanto 31 empresas apresentaram maiores valorizações e, portanto, se enquadraram no grupo Higher. 37 Tabela 06 – Matriz de Classificação Inicial Previsto (2016) Previsto (2017) Previsto (2018) Observado Grupo Grupo Grupo % Correto % Correto % Correto ,00 1,00 ,00 1,00 ,00 1,00 ,00 30 0 100,0 30 0 100,0 32 0 100,0 Grupo Passo 0 1,00 29 0 ,0 29 0 ,0 31 0 ,0 % Total 50,8 50,8 50,8 Fonte: dados da pesquisa A partir da Tabela 06 observa-se que o modelo classificaria corretamente, o acaso, 50,8% dos casos em 2016, 2017 e 2018. A estatística Wald busca avaliar a significância de cada coeficiente no modelo, inclusive da constante. Neste caso, objetivo é verificar se a constante é significativamente diferente de zero. Para que a constante seja diferente de zero, o valor da significância (Sig.) precisa ser menor do que 0,05. De acordo com os dados apresentados na Tabela 07, o nível de significância de 0,896; 0,896 e 0,900, em 2016, 2017 e 2018, respectivamente, são considerados muito elevados quando comparados à referência de 0,05. Tabela 07 – Estatística Wald para a constante no modelo Exercício B S.E. Wald df Sig. Exp(B) 2016 -,034 ,260 ,017 1 ,896 ,967 Constante 2017 -,034 ,260 ,017 1 ,896 ,967 2018 -,032 ,252 ,016 1 ,900 ,969 Fonte: dados da pesquisa A partir dos resultados observados, verifica-se que não se pode considerar que a constante é, significativamente, diferente de zero e, portanto, não é adequado fazer qualquer predição utilizando apenas a constante no modelo. Entretanto, os resultados alcançados apenas com a inclusão da constante, vistos na Tabela 06, servirão de base de comparação com os resultados que forem obtidos a partir da inclusão das variáveis independentes. Espera-se que a inclusão de variáveis independentes venha a aumentar os níveis de acertos. A Tabela 08 revela as estatísticas das variáveis independentes que ainda não estão na equação. Se os valores de Sig. forem menores que 0,05, significa que as 38 variáveis são estatisticamente relevantes. Nos três anos, verificou-se que apenas em 2017, há valores assim correspondentes, mais especificamente nas variáveis ROI, ROE e CE. Tabela 08 - Estatísticas das variáveis independentes antes das inclusões no modelo. 2016 2017 2018 Score df Sig. Score df Sig. Score df Sig. ROI ,783 1 ,376 6,836 1 ,009 ,050 1 ,823 ROE ,038 1 ,846 5,698 1 ,017 ,659 1 ,417 MBRUTA ,620 1 ,431 ,034 1 ,854 ,600 1 ,439 MOPER ,302 1 ,582 M_EBITDA ,119 1 ,730 ,242 1 ,623 MLIQ 1,222 1 ,269 ,702 1 ,402 Variáveis LPA ,025 1 ,874 ,165 1 ,684 ,285 1 ,593 AUT_FIN ,264 1 ,608 END_FIN ,055 1 ,814 PCT ,004 1 ,949 1,006 1 ,316 CE 15,828 1 ,000 LC ,123 1 ,726 ,013 1 ,908 FCO_Ação ,321 1 ,571 2,638 1 ,104 Estatística Geral 7,316 9 ,604 21,997 8 ,005 5,886 9 ,751 Fonte: dados da pesquisa Descrição das variáveis ROI Retorno sobre investimento ROE Retorno sobre patrimônio líquido MBRUTA Margem bruta MOPER Margem operacional M_EBITDA Margem ebitda MLIQ Margem líquida LPA Lucro por ação AUT_FIN Autofinanciamento END_FIN Endividamento financeiro PCT Participação de capitais de terceiros CE Composição de endividamento LC Liquidez corrente FCO_Ação Financiamento por ação 39 Diante das estatísticas apresentadas na Tabela 08, espera-se que, pelo menos no ano de 2017, haja uma melhora nos níveis de acerto nas classificações das empresas entre os grupos Higher e Lower, a partir da inclusão das variáveis independentes. Os Testes Omnibus buscam testar a validade do modelo como um todo. Eles verificam se o novo modelo, com variáveis independentes incluídas, apresenta melhoria em relação ao modelo de base. O teste Chi-Square parte da hipótese de que todos os coeficientes da regressão logística são nulos (Dias Filho e Corrar, 2007). Verificando a linha do teste Model, os valores de Chi-Square correspondem às diferenças entre o -2LL calculado incluindo todas as variáveis no modelo e o -2LL incluindo somente a constante, para cada um dos anos. Neste caso, deve-se atentar para a significância de cada uma dessas diferenças pois, se o valor do Sig. estiver acima de 0,05, a hipótese não pode ser rejeitada e o modelo não apresenta qualquer variável significativa para o modelo. Se o valor de Sig. for menor ou igual a 0,05, pelo menos um dos coeficientes da regressão é diferente de zero e, consequentemente, há alguma variável que é estatisticamente significante para predições a partir do modelo. Observa-se, a partir da Tabela 09, que isto só ocorre no segundo ano, em consonância com o teste anterior. Portanto, o modelo utilizado no ano de 2017 contribui para melhorar a qualidade das predições em relação ao modelo apenas com a constante. Tabela 09 – Testes Omnibus de Coeficientes do Modelo. Exercícios 2016 2017 2018 Chi-square df Sig. Chi-square df Sig. Chi-square Df Sig. Step 8,323 9 ,502 27,737 8 ,001 6,348 9 ,705 Passo 1 Block 8,323 9 ,502 27,737 8 ,001 6,348 9 ,705 Model 8,323 9 ,502 27,737 8 ,001 6,348 9 ,705 Fonte: dados da pesquisa Os demais testes, Step e Block, podem ser interpretados da mesma forma, pois têm significado igual ao do Model (Dias Filho e Corrar, 2007). Os valores -2LL na Tabela 09, que se apresentam menores que aqueles encontrados na Tabela 05, mostram que houve reduções em tais indicadores – o que, em princípio é desejável, como sinalização de melhora do poder explicativo do modelo ao inserir as variáveis independentes. Ocorre que tais diferenças devem ser estatisticamente significativas para, efetivamente, denotar uma melhora do modelo. Como visto no teste 40 Model, da Tabela 09, apenas no ano de 2017 pode ser verificada a significância desejada. Os testes Cox & Snell e Nagelkerke são considerados Pseudos_R2 e procuram indicar a proporção das variações ocorridas no log da razão de chance (variável dependente) que é explicada pelas variações ocorridas nas variáveis independentes (Dias Filho e Corrar, 2007); são valores que indicam a capacidade de preanuncio de um modelo. Segundo esses dados, o modelo explicaria, respectivamente, em 2016, 13,2% e 17,5% da variação ocorrida. Em 2017, os valores de Cox & Snell e Nagelkerke seriam, respectivamente, 37,5% e 50,0%. Em 2018, os índices são, respectivamente, de 9,6% e 12,8%. A partir desses resultados pode-se entender que outras variáveis, fora do modelo testado, afetariam a variação no preço das ações. Tabela 10 – Resumo do Modelo 2016 2017 2018 -2 LL Cox & Nagelkerke -2 LL Cox & Nagelkerke -2 LL Cox & Snell Nagelkerke Passo 1 Snell R2 R2 Snell R2 R2 R2 R2 73,451a ,132 ,175 54,037a ,375 ,500 80,972a ,096 ,128 Fonte: dados da pesquisa A estimativa de Nagelkerke é calculada entre 0 e 1. O modelo será melhor exibido quando o valor for mais próximo de 1. No que se refere a estimativa de Cox & Snell, quanto maior, melhor é o modelo. Os valores de R² apresentados na Tabela 10 denotam a baixa capacidade explicativa do modelo. O teste de Hosmer & Lemeshow é utilizado para verificar se o modelo proposto pode explicar satisfatoriamente aquilo o que se observa; ou seja, ele analisa a existência de diferenças significativas entre os valores estimados e os valores observados. O conjunto de dados é dividido em dez grupos iguais e são comparados os valores observados com os esperados, conforme pode ser observado na Tabela 11. 41 Tabela 11 – Tabela de Contingências para o Teste Hosmer e Lemeshow Painel do Exercício 2016 Grupo = ,00 Grupo = 1,00 Total Observado Esperado Observado Esperado 1 5 5,260 1 ,740 6 2 4 4,057 2 1,943 6 3 3 3,616 3 2,384 6 4 4 3,264 2 2,736 6 5 4 3,053 2 2,947 6 Passo 1 6 5 2,897 1 3,103 6 7 2 2,520 4 3,480 6 8 1 2,334 5 3,666 6 9 0 1,954 6 4,046 6 10 2 1,045 3 3,955 5 Painel do Exercício 2017 Grupo = ,00 Grupo = 1,00 Total Observado Esperado Observado Esperado 1 6 5,672 0 ,328 6 2 5 5,354 1 ,646 6 3 4 4,755 2 1,245 6 4 4 3,826 2 2,174 6 5 3 3,526 3 2,474 6 Passo 1 6 3 3,104 3 2,896 6 7 4 2,114 2 3,886 6 8 1 1,110 5 4,890 6 9 0 ,449 6 5,551 6 10 0 ,090 5 4,910 5 Painel do Exercício 2018 Grupo = ,00 Grupo = 1,00 Total Observado Esperado Observado Esperado 1 5 4,887 1 1,113 6 2 4 4,082 2 1,918 6 3 2 3,626 4 2,374 6 4 5 3,342 1 2,658 6 5 4 3,134 2 2,866 6 Passo 1 6 1 2,935 5 3,065 6 7 4 2,643 2 3,357 6 8 2 2,482 4 3,518 6 9 3 2,288 3 3,712 6 10 2 2,582 7 6,418 9 Fonte: dados da pesquisa Na Tabela 12 pode-se encontrar os resultados do Teste Hosmer e Lemeshow para os modelos dos anos de 2016 a 2018. Todos os valores registrados nas colunas Sig. são maiores que 0,05, significando que há indício de que o modelo pode ser utilizado para estimar a probabilidade de determinada empresa se enquadrar no grupo de Higher ou Lower a partir da utilização das variáveis independentes dos modelos. Tabela 12 – Teste Hosmer e Lemeshow 2016 2017 2018 Passo Chi-square df Sig. Chi-square df Sig. Chi-square df Sig. 1 9,718 8 ,285 4,549 8 ,804 8,664 8 ,371 42 Fonte: dados da pesquisa De acordo com os dados observados nas diversas tabelas do estudo, o ano de 2017 apresenta é um bom modelo. A Tabela 13 mostra quanto dos casos foram classificados de forma adequada pelo modelo. No ano de 2016, foram classificados 67,8% dos casos, no ano de 2017 foram 74,6% dos casos e em 2018 foram 65,1% dos casos. Tabela 13 – Tabela de Classificação Final Previsto (2016) Previsto (2017) Previsto (2018) Observado Grupo Grupo Grupo % Correto % Correto % Correto ,00 1,00 ,00 1,00 ,00 1,00 ,00 21 9 70,0 25 5 83,3 20 12 62,5 Grupo Passo 0 1,00 10 19 65,5 10 19 65,5 10 21 67,7 % Total 67,8 74,6 65,1 Fonte: dados da pesquisa O teste de Wald é utilizado para atestar a significância estatística das diversas variáveis independentes. Se o intervalo de confiança requerido pela pesquisa for de 95% - o que resulta em um nível de significância de 5%, as variáveis que apresentarem Sig. ≤ 0,05, deverão ser consideradas relevantes para explicar a classificação das variáveis dependentes entre os grupos e, portanto, adicionadas aos modelos. A partir da Tabela 14 é possível verificar que, ao considerar o nível de significância estatística de 5% (0,05), há ocorrência de variável independente significativa apenas no ano de 2017 – a variável Composição de Endividamento (CE). Tabela 14 – Variáveis na Equação Painel do Exercício 2016 B S.E. Wald df Sig. Exp(B) ROI 9,152 6,989 1,715 1 ,190 9437,519 ROE 2,156 2,419 ,794 1 ,373 8,639 MBRUTA ,315 1,991 ,025 1 ,874 1,370 M_EBITDA ,481 2,874 ,028 1 ,867 1,618 MLIQ -9,539 5,002 3,637 1 ,056 ,000 LPA ,211 ,317 ,442 1 ,506 1,235 AUT_FIN -1,383 2,410 ,330 1 ,566 ,251 LC ,535 ,325 2,702 1 ,100 1,707 FCO_Ação ,143 ,159 ,814 1 ,367 1,154 Constant -1,211 1,101 1,208 1 ,272 ,298 43 Painel do Exercício 2017 B S.E. Wald df Sig. Exp(B) ROI -1,762 17,224 ,010 1 ,919 ,172 ROE 11,645 6,271 3,448 1 ,063 114150,859 MBRUTA -2,766 2,707 1,044 1 ,307 ,063 MOPER 1,146 5,173 ,049 1 ,825 3,146 LPA -,619 ,514 1,450 1 ,229 ,539 CE 7,978 3,135 6,477 1 ,011 2916,763 PCT -,362 ,300 1,455 1 ,228 ,697 FCO_Ação -,027 ,223 ,015 1 ,903 ,973 Constant -2,127 1,336 2,534 1 ,111 ,119 Painel do Exercício 2018 B S.E. Wald df Sig. Exp(B) ROI 10,566 9,592 1,213 1 ,271 38790,747 ROE -3,324 3,766 ,779 1 ,377 ,036 MBRUTA -,779 2,217 ,123 1 ,725 ,459 M_EBITDA ,387 3,917 ,010 1 ,921 1,473 MLIQ -3,549 5,221 ,462 1 ,497 ,029 LPA ,256 ,195 1,727 1 ,189 1,292 PCT -,183 ,182 1,011 1 ,315 ,832 END_FIN 2,056 2,363 ,756 1 ,384 7,811 LC ,127 ,355 ,129 1 ,720 1,136 Constant -,751 1,267 ,351 1 ,554 ,472 Fonte: dados da pesquisa Entretanto, pode-se perceber ainda pelos dados da Tabela 14 que a Margem Líquida (MLIQ) em 2016; e o Retorno sobre o Capital Próprio (ROE) e a Composição de Endividamento (CE) em 2017, seria estatisticamente significante nos modelos se fosse considerado o Intervalo de Confiança de 90% e, consequentemente, um nível de significância de 10%. Os quadros a seguir apresentam as correlações mensuradas entre as variáveis utilizadas no estudo. Inicialmente, foram inseridas quatorze variáveis explicativas (variáveis independentes) no estudo, a fim de verificar quais seriam estatisticamente significativas para compor o modelo em cada um dos anos de 2016 a 2018. Entretanto, foi verificada alta correlação entre algumas variáveis – o que levava a um problema de multicolinearidade. A ausência de multicolinearidade é um dos poucos pressupostos a serem seguidos, a fim de que haja robustez dos modelos ao tratar com regressão logística. Portanto, a fim de minimizar o problema de alta correlação e atender ao pressuposto de ausência de multicolinearidade, foram retiradas dos modelos as variáveis que viessem a apresentar correlação perfeita ou alta correlação. Como parâmetro para decisão acerca de quais variáveis eliminarem do modelo, foram consideradas as correlações que 44 apresentassem valores maiores que 0,7. Assim, foram realizadas as seguintes eliminações dos modelos nos anos de 2016 a 2018: No ano de 2016: ROA, CE, PCT, END_FIN. No ano de 2017: ROA, M_EBITDA, MLIQ, AUT_FIN, END_FIN, LC. No ano de 2018: ROA, MOPER, CE, AUT_FIN, FCO_Ação. Na Tabela 15 pode-se verificar que no ano de 2016 a menor correlação ocorre entre a Margem Liquida e o Auto Financiamento, no valor de 0,022; e a correlação mais forte ocorre entre o Auto Financiamento e a Liquidez Corrente, -0,566. Tabela 15 – Matriz de Correlação das Variáveis – 2016 Constant ROI ROE MBRUTA M_EBITDA MLIQ LPA AUT_FIN LC FCO_Ação Constant 1 -0,475 -0,1 -0,359 -0,127 0,419 0,169 -0,333 -0,337 -0,376 ROI -0,475 1 -0,09 -0,041 -0,331 -0,182 -0,102 0,209 0,121 0,226 ROE -0,1 -0,09 1 0,12 0,198 -0,526 -0,236 -0,242 0,313 0,273 MBRUTA -0,359 -0,041 0,12 1 -0,183 -0,07 -0,118 -0,428 0,448 0,2 M_EBITDA -0,127 -0,331 0,198 -0,183 1 -0,438 0,075 0,056 -0,103 -0,273 MLIQ 0,419 -0,182 -0,526 -0,07 -0,438 1 -0,275 0,022 -0,457 -0,033 LPA 0,169 -0,102 -0,236 -0,118 0,075 -0,275 1 -0,16 0,153 -0,407 AUT_FIN -0,333 0,209 -0,242 -0,428 0,056 0,022 -0,16 1 -0,566 -0,142 LC -0,337 0,121 0,313 0,448 -0,103 -0,457 0,153 -0,566 1 0,318 FCO_Ação -0,376 0,226 0,273 0,2 -0,273 -0,033 -0,407 -0,142 0,318 1 Fonte: dados da pesquisa Na Tabela 16 constata-se que no ano de 2017 a menor correlação ocorre entre a Margem Operacional e o ROE, -0,015; e a correlação mais forte, no mesmo ano, foi entre o Lucro por Ação e o Fluxo de caixa operacional por ação, -0,639. Tabela 16 – Matriz de Correlação das Variáveis – 2017 Constant ROI ROE MBRUTA MOPER LPA CE PCT FCO_Ação Constant 1 -0,029 0,151 -0,223 -0,195 -0,036 -0,544 -0,425 -0,097 ROI -0,029 1 -0,53 0,125 -0,433 -0,149 -0,487 0,024 0,209 ROE 0,151 -0,53 1 -0,174 -0,015 -0,369 0,281 -0,435 0,166 MBRUTA -0,223 0,125 -0,174 1 -0,597 0,209 -0,396 0,413 -0,079 MOPER -0,195 -0,433 -0,015 -0,597 1 -0,114 0,567 -0,132 -0,095 LPA -0,036 -0,149 -0,369 0,209 -0,114 1 -0,086 0,405 -0,639 CE -0,544 -0,487 0,281 -0,396 0,567 -0,086 1 -0,172 -0,098 PCT -0,425 0,024 -0,435 0,413 -0,132 0,405 -0,172 1 -0,086 FCO_Ação -0,097 0,209 0,166 -0,079 -0,095 -0,639 -0,098 -0,086 1 Fonte: dados da pesquisa 45 Na Tabela 17 pode-se verificar que no ano de 2018 a menor correlação ocorre entre Participação de capitais de terceiros e Lucro por Ação, 0,009; e a correlação mais alta foi entre Margem Ebitda e Margem Liquida, com -0,689. Tabela 17 – Matriz de Correlação das Variáveis – 2018 Constant ROI ROE MBRUTA M_EBITDA MLIQ LPA PCT END_FIN LC Constant 1 -0,463 0,173 -0,334 0,126 0,082 -0,346 -0,101 -0,463 -0,539 ROI -0,463 1 -0,657 -0,181 -0,289 0,318 0,06 0,03 0,4 0,053 ROE 0,173 -0,657 1 0,109 0,304 -0,449 -0,181 -0,256 -0,317 0,085 MBRUTA -0,334 -0,181 0,109 1 -0,431 -0,118 0,171 -0,117 0,3 -0,047 M_EBITDA 0,126 -0,289 0,304 -0,431 1 -0,689 -0,029 0,073 -0,547 0,144 MLIQ 0,082 0,318 -0,449 -0,118 -0,689 1 -0,325 0,123 0,376 -0,286 LPA -0,346 0,06 -0,181 0,171 -0,029 -0,325 1 0,009 0,07 0,282 PCT -0,101 0,03 -0,256 -0,117 0,073 0,123 0,009 1 -0,419 0,182 END_FIN -0,463 0,4 -0,317 0,3 -0,547 0,376 0,07 -0,419 1 -0,165 LC -0,539 0,053 0,085 -0,047 0,144 -0,286 0,282 0,182 -0,165 1 Fonte: dados da pesquisa 5. CONSIDERAÇÕES FINAIS O objetivo desse trabalho foi identificar os indicadores econômico- financeiros relevantes à otimização da escolha das melhores empresas para investir, através de uma regressão logística binomial. Após vários testes e análises, os resultados estatísticos indicaram que o ano de 2017 apresentou um número maior de indicadores financeiros e econômicos que auxiliam na classificação de quais empresas na B3, dentro do índice IBrX-100, obtiveram melhores, piores valorizações ou desvalorizações nos preços das cotações das ações. Conforme resultados apurados, os indicadores ROE e CE em 2017, demonstraram-se bastante representativos para a classificação do valor das ações na bolsa de valores. Segundo a regressão logística utilizada, os anos de 2016 e 2018 não apresentaram variáveis significativamente relevantes, no caso, com valores menores que 0,05, nível de confiança de 95%. Logo, pode-se inferir que as variações nos preços das ações das entidades, nesses respectivos anos, não podem ser claramente classificadas de acordo com os indicadores financeiros. Se o nível de confiança fosse reduzido para 90%, a Margem Líquida (0,56) seria um importante indicador na classificação das ações 46 que mais/menos se valorizaram. Outras fatores, além do desempenho mensurado pelos relatórios contábeis da empresa, podem ter influenciado as variações nos preços das ações para mais ou para menos no ano de 2016. O Brasil passara por uma grave crise econômica e o impeachment da presidente da república. Estes fatos geraram desconfiança no mercado. Além disso, outros fatores como a gestão da empresa ou a própria especulação do mercado, influenciam de forma direta ou indireta a bolsa de valores, valorizando ou desvalorizando o preço de uma ação. Em 2017, de acordo com os dados estatísticos apresentados, as empresas que obtiveram maiores valorizações, apresentaram uma Composição de Endividamento (Sig. 0,11) não significativo, se for levado em consideração nível de confiança de 95%. Estatisticamente, no ano de 2018, assim como 2016, não existe possibilidade de classificar significativamente uma empresa que mais/menos se valorizou ou desvalorizou, de acordo com os indicadores econômico-financeiros. Mesmo se fosse diminuído o nível de confiança para 90%, não haveria variável significante estatisticamente dentro da amostra. O indicador que apresentou melhor nível significância foi o Lucro por ação (,189). Foi um ano de eleição presidencial, no qual havia bastante incerteza sobre quem comandaria o país a partir do ano seguinte. O modelo de gestão da empresa, no caso, como a liderança da corporação se comporta em meio a um período de dúvidas, pode exercer mais influência no preço das ações na bolsa de valores. Como limitação desta pesquisa considera-se a problemática em eliminar a multicolinearidade. Não foram poucos os indicadores que apresentaram tal característica, que prejudica a análise dos dados, tendo em vista que, pode aumentar a variância dos coeficientes de regressão. A quantidade baixa de variáveis significantes também foi outra problemática. Se levados em consideração os três anos, menos de três variáveis apresentaram boa significância. Como recomendações para novas pesquisas, é interessante aplicar novamente o estudo com acréscimo de outras variáveis, fazendo uma correlação com a situação macroeconômica do país no ano de análise; verificar outras situações além dos indicadores econômico-financeiros, que impactam de alguma forma o preço final de uma ação na bolsa de valores. 47 REFERÊNCIAS ARAUJO, Mayse dos Reis et al. LEI Nº 6.404/76: UMA ANÁLISE DOS PRINCIPAIS AVANÇOS PROPORCIONADOS À CONTABILIDADE NO BRASIL1. 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